张乐

数据分析的坑很大，一开始走上这条路，就要明确基本的方向，依托于核心的思想，不然只会越走越偏，最后觉得山太高水太深，不了了之。

在过去的 12 个月里，笔者一直在大数据的战壕里挖掘。好吧，其实大部分时间我只是坐在比我更聪明的人旁边，看他们怎么在战壕里挖掘数据，再把所做的事情进行简化以上报给管理层。

使用sklearn进行数据挖掘。

一个源自18世纪的数学理论有可能解释精神障碍者的思维缺陷。

为计算机构建一个复杂的神经网络是人工智能的关键，但人脑的这一活动却被「隐藏层」笼罩在神秘的面纱中。谷歌的开源人工智能项目 Tensor Flow 最近创造了一个神经网络游乐场，其目的是通过让用户与隐藏层互动和实验的方式除去这个隐藏层的神秘面纱。

不讲炫酷的、高大上的统计图，而是给大家分享如何画好最基础的统计图。

本文将通过一个真实的案例出发，进行分析和探讨，针对用户历史行为数据建立信用评分模型，并通过该模型改进信用评估的预测效果。

猎聘每天有数万新用户注册。但是，其中有的用户只是填写了少量的职业信息，即名片信息，而并未完成整个简历的填写。

本文主要研究气象数据对销售的影响，进而利用气象数据特性完成天气驱动行业销售的预测。

“回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。

在云端中运行一个高性能的大数据架构（如Hadoop和Spark）到底是否可行呢？

大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。

一键用车现在已经烂大街，但是 Uber 简单的界面下又隐藏着怎样复杂的后端架构和服务呢？这些复杂的路径规划和订单匹配算法又是如何让车找到人，将人送到目的地的呢？现在让我们揭开Uber App这神秘的面纱。

我们都知道一句话“巧妇难为无米之炊”，数据源就是让数据产生价值中的那些大米。那大数据时代企业需要哪些数据呢？

美国医疗保险公司Clover Health近日又宣布完成了 1.6 亿美元 C 轮融资。